Category: လမ်းညွှန်

ရက်စွဲအလိုက် လက်ရှိလုပ်ဆောင်နေသော R တွင် ဖိုင်များကို စာရင်းပြုစုရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- #extract all CSV files in working directory file_info = file. info ( list.files (pattern=" *.csv ")) #sort files based on mtime (date and time modification) file_info = file_info[ with (file_info, order...

Vector တစ်ခုရှိ တန်ဖိုးများ အဆင့်တစ်ခုသို့ ပြန်ပို့ရန် အခြေခံ R တွင် Rank() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- rank(x၊ na.last=TRUE၊ties.method=”ပျမ်းမျှ”) ရွှေ- x : အမျိုးအစားခွဲရန် တန်ဖိုးများပါရှိသော vector na.last : မှန်ပါက၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို နောက်ဆုံးထားလိုက်ပါ။ မှားပါက၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ဦးစွာထည့်ပါ။ tie.method : ဆက်ဆံရေးကို ကိုင်တွယ်နည်း (မူရင်းမှာ “ ပျမ်းမျှ” ) Rank() လုပ်ဆောင်ချက်အတွက်...

မော်ဒယ်တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော ဘောင်များသည် အချို့သောတန်ဖိုးများနှင့် တူညီမှုရှိမရှိ စမ်းသပ်ရန်အတွက် Wald စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတွင် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော ခန့်မှန်းကိန်းရှင်များသည် သုညနှင့် ညီမျှခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ဤစစ်ဆေးမှုကို မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ ဤစစ်ဆေးမှုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို အသုံးပြုသည်- H 0 : အချို့သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်အတွဲများသည် သုညနှင့်ညီသည်။ H A : အစုရှိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်အားလုံးသည် သုညနှင့် ညီမျှသည်မဟုတ်ပါ။...

R တွင် time series object တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် အလွယ်ကူဆုံးနည်းလမ်းမှာ ts() function ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- ts (ဒေတာ၊ အစ၊ အဆုံး၊ ကြိမ်နှုန်း) ရွှေ- ဒေတာ – အချိန်စီးရီးတန်ဖိုးများ၏ vector သို့မဟုတ် matrix စတင်ခြင်း : ပထမအကြိမ် ကြည့်ရှုချိန် နိဂုံးချုပ် : နောက်ဆုံးလေ့လာရေးကာလ အကြိမ်ရေ – အချိန်ယူနစ်တစ်ခုလျှင် စောင့်ကြည့်မှုအရေအတွက်။ အောက်ပါနမူနာများသည် လက်တွေ့တွင်...

မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျ မည်မျှ ကောင်းမွန်ကြောင်း အကဲဖြတ်ရန်၊ ယခင်က မမြင်ဖူးသော လေ့လာမှုများအပေါ် ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းကိုအောင်မြင်ရန်အသုံးအများဆုံးနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ k-fold cross-validation ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်ပြီး၊ အောက်ပါနည်းလမ်းကိုအသုံးပြုသည်- 1. ခန့်မှန်းခြေ တူညီသော အရွယ်အစားရှိသော k အုပ်စုများ သို့မဟုတ် “ folds” အဖြစ် သတ်မှတ်ဒေတာကို ကျပန်းခွဲပါ။ 2. အထိန်းအချုပ်အဖြစ် ခြံများထဲမှ တစ်ခုကို ရွေးပါ။ နမူနာကို ကျန် k-1 ခေါက်သို့ ချိန်ညှိပါ။...

Akaike Information Criterion ( AIC ) သည် မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ဒေတာအစုံနှင့် မည်မျှကိုက်ညီကြောင်း တိုင်းတာရန် အသုံးပြုသည့် မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ AIC = 2K – 2 ln (L) ရွှေ- K- မော်ဒယ် ကန့်သတ်ချက်များ အရေအတွက်။ K ၏ မူရင်းတန်ဖိုးသည် 2 ဖြစ်သည်၊ ထို့ကြောင့် ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်တစ်ခုသာရှိသော မော်ဒယ်တွင် K တန်ဖိုး 2+1 = 3 ရှိပါမည်။...

ရွေးချယ်ထားသော ကော်လံများကိုသာ အသုံးပြု၍ ဒေတာဘောင်နှစ်ခုတွင် ဘယ်ဘက်ချိတ်ဆက်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို dplyr တွင် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ library (dplyr) final_df <- df_A %>% left_join(select(df_B, team, conference), by=" team ") ဤဥပမာသည် df_A နှင့် df_B ဟုခေါ်သော ဒေတာဘောင်များတွင် ဘယ်ဘက်ချိတ်ဆက်မှုကို လုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ အဖွဲ့ ဟုခေါ်သော ကော်လံသို့ ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် df_B ၏ အသင်း နှင့် ကွန်ဖရင့်...

သင်ချိတ်ဆက်နေသောကော်လံများသည် ဒေတာဘောင်တစ်ခုစီတွင် မတူညီသောအမည်များရှိနေသောအခါတွင် ဒေတာဘောင်နှစ်ခုကို ချိတ်ဆက်ရန် dplyr တွင် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ library (dplyr) final_df <- left_join(df_A, df_B, by = c(' team ' = ' team_name ')) ဤဥပမာသည် df_A ဟုခေါ်သော အဖွဲ့မှ ကော်လံနှင့် df_B ဟုခေါ်သော team_name မှကော်လံကို df_A နှင့် df_B ဟုခေါ်သော ဒေတာဘောင်များတွင် ဘယ်ဘက်ချိတ်ဆက်မှုကို...

အတွင်းပါဝင်မှု တစ်ခုသည် ရလဒ်ဇယားရှိ တစ်ခုတည်းသောအတန်းများသည် ဇယားနှစ်ခုလုံးအတွက် တူညီသော ကော်လံတစ်ခုရှိ တန်ဖိုးများဖြစ်သည့် ဇယားနှစ်ခုကို ချိတ်ဆက်နိုင်စေပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာသည် ဇယားနှစ်ခုတွင် အတွင်းပါဝင်မှုလုပ်ဆောင်ရန် Excel ရှိ Power Query လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသထားသည်။ အဆင့် 1: ဇယားတစ်ခုစီအတွက် တန်ဖိုးများကို ထည့်သွင်းပါ။ Excel တွင် ဇယားနှစ်ခုအတွက် အောက်ပါတန်ဖိုးများကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် စတင်ကြပါစို့။ Team ကော်လံရှိ ကိုက်ညီသည့်တန်ဖိုးများရှိသည့် ဇယားတစ်ခုစီမှ အတန်းများကိုသာ ထားရှိမည်ဖြစ်ပြီး အတွင်းစည်းတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ပါမည်။...

Excel တွင် အခြေအနေ 5 ခုဖြင့် IF လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဖန်တီးရန် အောက်ပါဖော်မြူလာများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- Nested IF လုပ်ဆောင်ချက် =IF( C2 <15,"F",IF( C2 <20,"E",IF( C2 <25,"D",IF( C2 <30,"C",IF( C2 <35,"B" , "HAS"))))) နည်းလမ်း 2- AND ယုတ္တိဗေဒဖြင့် IF လုပ်ဆောင်ချက် =IF(AND( A2 ="Mavs", B2 ="Guard", C2 >20,...